基于稀疏系数和多级搜索策略的信号参数估计

参数估计是盲信号处理的关键环节,对后续信号的侦察处理意义重大。针对当前压缩域信号参数估计问题,提出了一种新的信号参数估计算法,利用稀疏系数在不同测量矩阵中相同稀疏字典下位置相同的特点,实现了信号参数估计的区间预判;基于理论分析确定了多级搜索策略的最优级次,实现了稀疏字典原子数目的降低。仿真结果表明,算法在提高信号参数估计精度的同时显著降低了运算复杂度。

基于压缩感知的信源个数与信号参数估计算法

信源个数与信号参数估计是盲信号处理的关键环节,对后续信号的侦察处理意义重大。针对当前盲信号信源个数与信源参数估计研究割裂的问题,提出了一种联合估计算法。通过分析信号的稀疏系数在不同测量矩阵相同稀疏字典下位置相同的特点,提高了信源个数和信号参数的估计精度,实现算法的自适应控制;通过数理分析确定了多级搜索策略的最优级次,大大降低了稀疏字典的原子数目。仿真结果表明:算法在一定信噪比下能够实现信源个数和信号参数的有效估计;信源个数和信号参数的估计精度随着压缩比的降低而逐渐提高,随着信噪比的提高而逐步增强;噪声对信源个数和信号参数估计精度的影响很大,尤其是低信噪比下;第2个信源载波频率和调频斜率的估计误差明显高于第1个信源参数的估计误差。